| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·数字图像鉴别技术 | 第12-15页 |
| ·数字签名鉴别技术 | 第13页 |
| ·数字水印鉴别技术 | 第13-14页 |
| ·数字图像盲取证技术 | 第14-15页 |
| ·数字图像盲取证技术应用领域 | 第15-16页 |
| ·论文的主要任务及组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 数字图像盲取证的主要算法 | 第18-27页 |
| ·图像盲取证技术的理论基础 | 第18-21页 |
| ·图像盲取证流程 | 第18-19页 |
| ·图像篡改方式分类 | 第19-21页 |
| ·盲取证算法分类 | 第21-25页 |
| ·基于图像篡改痕迹的盲取证方法 | 第21-23页 |
| ·基于成像设备一致性的盲取证技术 | 第23-24页 |
| ·基于自然图像统计特性的盲取证技术 | 第24-25页 |
| ·图像盲取证研究存在的问题 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于不可分小波的复制-粘贴篡改盲取证算法 | 第27-41页 |
| ·图像区域复制-粘贴模型 | 第27-29页 |
| ·基于小波变换的复制-粘贴盲取证算法分析 | 第29-30页 |
| ·不可分小波的基本理论 | 第30-34页 |
| ·不可分小波滤波器组的构造 | 第31-32页 |
| ·不可分小波与传统小波的比较 | 第32-34页 |
| ·基于不可分小波变换和Zernike矩的盲取证算法 | 第34-36页 |
| ·图像的Zernike矩特征提取 | 第34-35页 |
| ·相似块的确定 | 第35页 |
| ·鉴别算法流程 | 第35-36页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第36-40页 |
| ·实验设置 | 第36-37页 |
| ·不同类型复制-粘贴图像检测 | 第37-39页 |
| ·不同算法的比较 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于不可分小波的计算机生成图像盲取证算法 | 第41-52页 |
| ·自然图像和计算机生成图像的成像过程 | 第41-43页 |
| ·自然图像的成像过程 | 第41-42页 |
| ·计算机生成图像的成像过程 | 第42-43页 |
| ·当前的计算机生成图像鉴别技术 | 第43页 |
| ·基于不可分小波和图像统计描述特征的盲取证算法 | 第43-47页 |
| ·图像不可分小波子带系数的分布特点 | 第43-45页 |
| ·图像的统计特征提取 | 第45-46页 |
| ·鉴别算法流程 | 第46-47页 |
| ·分类器的设计 | 第47-48页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第47-48页 |
| ·LIBSVM介绍及使用 | 第48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-51页 |
| ·图像数据库的选择 | 第49页 |
| ·具体的实验步骤 | 第49页 |
| ·实验结果与对比 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录：攻读硕士学位期间参与的项目及发表的论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |